最近读到a16z合伙人Olivia Moore的一篇分析文章《 The Great Expansion: A New Era of Consumer Software》，她把这种现象称为"Great Expansion"（大扩张），我觉得她抓住了一个非常关键的趋势。
深夜十一点，手机屏幕的微光洒在林悦的脸上。 这一天，她已经陪伴了五个不同的求助者，从一段破碎的婚姻到一位年轻人面对失业的焦虑。作为一名心灵疗愈师，她习惯用温柔的语气安抚对方，用细致的分析梳理对方的情绪。可当最后一通咨询结束时，她却常常陷入一种无形的空洞：那些负面情绪全部向她涌来时，她也略显疲惫。
“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想：“如何通过一句任务描述生成海量数据，完成模型训练？” 同时，大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。
多模态大模型需要干的活，已经从最初的文生图，扩展到了像素级任务（图像分割）。
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
只让机器人或虚拟智能体「想象」，不让它们和物理世界交互，它们也能学到和世界交互的技能？谷歌的世界模型 Dreamer 4 为这一想法提供了新的支撑。为了在具身环境中解决复杂任务，智能体需要深入理解世界并选择成功的行动。世界模型通过学习从智能体（如机器人或电子游戏玩家）的视角预测潜在行动的未来结果，为实现这一目标提供了一种有前景的方法。
见证历史！OpenAI估值已飙升至5000亿美元，一举超越SpaceX，跃升为全球最贵独角兽企业。无独有偶，马斯克个人财富也同步突破5000亿美元大关，其个人身价已堪比一家OpenAI。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
Anthropic宣布任命前Stripe CTO Rahul Patil为新任首席技术官，此次换帅旨在强化Anthropic的AI基础设施，以应对Claude产品快速增长带来的算力和能耗压力。同时，也是为了面对OpenAI和Meta数千亿美元级的基础设施投入而进行的一次战略调整。
Sora2太卷了。居然能预测ChatGPT的输出、渲染HTML？！让它模拟“给ChatGPT发信息”，它不仅生成了画面，还来了一段有问有答的“交互”。先是编了一个问题：Write a playful haiku about a cat staring out the window.（写一首关于猫凝视窗外的俏皮俳句。）
